OpenCV是一个巨大的开源库，广泛用于计算机视觉，人工智能和图像处理领域。它在现实世界中的典型应用是人脸识别，物体检测，人类活动识别，物体跟踪等。
如果你已经安装了jupyter notebook或者一个IDE，你可以运行python然后下载OpenCV，只需要跳到执行即可。
下面就通过计算视频帧之间的差异(即考虑背景帧和其他帧之间的差异)，进而实现目标跟踪。
虽然计算机视觉领域目前基本是以深度学习算法为主，但实际上很多时候对图片的很多处理方法，并不需要采用深度学习的网络模型，采用目前成熟的图像处理库即可实现，比如 OpenCV 和 PIL ，对图片进行简单的调整大小、裁剪、旋转，或者是对图片的模糊操作。
最近在老家找工作，无奈老家工作真心太少，也没什么面试机会，不过之前面试一家公司，提了一个有意思的需求，检测河面没有有什么船只之类的物体，我当时第一反应是用opencv做识别，不过回家想想，河面相对的东西比较少，画面比较单一，只需要检测有没有移动的物体不就简单很多嘛，如果做街道垃圾检测的话可能就很复杂了，毕竟街道上行人，车辆，动物，很多干扰物，于是就花了一个小时写了一个小的demo，只需在程序同级目录创建一个img目录就可以了
Contours：轮廓 轮廓是将没有连着一起的边缘连着一起。 边缘检测检测出边缘，边缘有些未连接在一起。
我们最想检测的就是角点，因为角点是可重复性最高的特征，也就是说因为角点是可重复性最高的特征，给出关于同一景象的两张或以上图像 我们就能很轻易地识别出这类特征。 举一个简单的例子：
我还有改变的可能性 一想起这一点 我就心潮澎湃 文章目录 一、直线检测 使用霍夫直线变换做直线检测，前提条件：边缘检测已经完成 # 标准霍夫线变换 cv2.HoughLines(image, rho, theta, threshold, lines=None, srn=None, stn=None, min_theta=None, max_theta=None) image：经过边缘检测的输出图像，8位，单通道二进制源图像 rho：距离步长 theta：角度步长 threshold：阈值，只有
本文实例为大家分享了python+opencv实现移动侦测的具体代码，供大家参考，具体内容如下
补充知识：opencv python 轮廓特征/凸包/外接矩形/外接圆/拟合矩形/拟合直线/拟合圆
该文介绍了在Python中使用cv2.drawContours填充轮廓颜色和去除小面积轮廓的操作。首先介绍了关于颜色填充和轮廓线的绘制，然后通过实例代码讲解了如何对图片中的轮廓进行操作。
随着计算机视觉在我们生活中的应用越来越广泛，大量的字符识别和提取应用逐渐变得越来越受欢迎，同时也便利了我们的生活。像我们生活中的凭借身份码取快递、超市扫码支付的机器等等。
以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。
cv2.findContours函数输入有三个参数： - thresh: source image - cv2.RETR_TREE: 轮廓检索模式 - cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE: 轮廓逼近方法 输出三个结果： - contours: 图像中所有的轮廓，python列表的形式保存. 每个单独的contour是包括物体边界点的(x,y)坐标的Numpy 数组.
本期文章继续介绍缺陷检测专题的第三个案例，用OpenCV实现Halcon中一个物体凸缺陷检测的实例，前两个案例链接如上↑↑↑。
有时候遇到待提取的目标与背景颜色很接近，我们无法直接用阈值处理将其分割，只能尝试其他方法，今天介绍的实例就是如此。
今天分享一个使用OpenCV给轮廓排序的例子，排序是依据轮廓面积的大小，当然你还可以改成其他的，比如宽高，长度等。
Halcon中对应的例子为inspect_bottle_mouth.hdev，用于检测酒瓶瓶口是否出现破损等缺陷情形，检测效果如下：
导读 本文主要介绍一个复杂背景下缺陷检测的实例，并将Halcon实现转为OpenCV。 实例来源 实例来源于51Halcon论坛的讨论贴： https://www.51halcon.com/foru
通过扫描或照片对文档进行数字化处理时，错误的设置或不良的条件可能会影响图像质量。在识别的情况下，这可能导致表结构损坏。某些图标的处理结果可能只是有轻微的瑕疵，甚至只是一些小孔，但是无法将其识别为连贯的系统。有时在创建在单元格时，表的某些侧面可能也没有线的存在。表和单元格类型多种多样，因此通常所提出的代码可能并不适合所有情况。尽管如此，如果我们能对提取的表格进行少量修改，大部分程序仍然可以使用。大多数表格识别算法是基于表格的结构。由于没有完整的边线会使一些单元格无法被识别，导致不良的识别率，因此我们需要想办法修复这些丢失的线段。
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